Moderne Medizin erzeugt täglich riesige Mengen an Daten – aus Krankenakten, Befunden, Laborwerten oder Arztbriefen. Diese Informationen sind äußerst wertvoll für Forschung und die Entwicklung neuer KI-gestützter Anwendungen. Gleichzeitig enthalten sie hochsensible personenbezogene Angaben, die besonders geschützt werden müssen. Genau hier setzt das Projekt KI-AIM2 an. Es ermöglicht, medizinische Daten so zu anonymisieren und teilweise auch synthetisch nachzubilden, dass sie für Forschung und Innovation genutzt werden können, ohne die Privatsphäre von Patientinnen und Patienten zu gefährden.
Im Vorgängerprojekt KI-AIM wurde dafür die Privacy-Plattform Cinnamon entwickelt. Sie kombiniert intelligente Anonymisierungsverfahren mit Methoden der synthetischen Datengenerierung und bewertet automatisch, wie privat und aussagekräftig die Daten weiterhin sind. Die Ergebnisse zeigen: Mit Cinnamon aufbereitete Datensätze eignen sich sehr gut, um KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme zu trainieren. Die Software wurde als Open Source veröffentlicht, damit Wissenschaft und Industrie sie weiterverwenden und ausbauen können.
Das Verbundprojekt KI-AIM2 baut darauf auf und verfolgt drei zentrale Ziele. Erstens soll Cinnamon über internationale Standards wie HL7 FHIR direkt an Krankenhaus- und Gesundheitsinformationssysteme angebunden werden können. Dadurch können Daten einfacher anonymisiert werden – ein großer Gewinn für Kliniken, Forschungsverbünde und Hersteller medizinischer Software. Zweitens wird Cinnamon so erweitert, dass nicht nur strukturierte Daten, sondern auch unstrukturierte Informationen wie Arztbriefe oder Befundtexte sicher verarbeitet werden können. Diese Freitexte machen rund 80 % der klinischen Informationen aus und enthalten viele wichtige Details, die bislang kaum nutzbar sind. Drittens entsteht eine Infrastruktur, mit der anonymisierte Daten kontinuierlich für KI-Systeme bereitgestellt und deren Qualität transparent bewertet werden kann.
Mit diesen Weiterentwicklungen wird die im Projekt genutzte Plattform für eine breite Nutzungsgruppe zugänglich – von großen Universitätskliniken bis zu kleineren Einrichtungen ohne eigene Datenschutzexpertise. KI-AIM2 erleichtert den sicheren Austausch medizinischer Daten, beschleunigt Forschungsprozesse und stärkt den Innovationsstandort Deutschland und Europa im Bereich Künstliche Intelligenz und Datenschutz. Langfristig trägt das Vorhaben dazu bei, dass medizinisches Wissen schneller in bessere Diagnosen und Therapien übersetzt werden kann – zum Nutzen aller Patientinnen und Patienten.
Das Vorhaben wird von einem interdisziplinären Konsortium aus Wissenschaft, Gesundheitswesen und Industrie umgesetzt. Die Gesamtkoordination liegt beim MeDIC in Münster, weitere Projektpartner sind: Hauttumorzentrum der Klinik für Hautkrankheiten Münster, Berlin Institute of Health der Charité, DH Healthcare GmbH, Bonn (Dedalus), Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Kaiserslautern (DFKI), Health Data Technologies GmbH, Neckarsulm, TMF e.V., Berlin, MeDIC Augsburg.
